專利名稱：：基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及三維醫(yī)學(xué)圖像的物理剖分方法。
背景技術(shù)：
：為了準(zhǔn)確的分辨醫(yī)學(xué)圖像中的正常組織結(jié)構(gòu)和異常病變，需要對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割。傳統(tǒng)的圖像二維分割方法主要包括(1)基于邊緣的分割方法通常利用區(qū)域間不同性質(zhì)(如區(qū)域內(nèi)灰度不連續(xù)性)劃分出各個(gè)區(qū)域之間的分界線，這類方法包括并行微分算子法(如Roberts、Sobel、Laplacian、Marr等算子)、串行邊界搜索方法、基于曲面擬合的方法等；(2)基于區(qū)域的分割方法通常利用同一區(qū)域內(nèi)的均一性識別圖像中的不同區(qū)域，包括閾值法、區(qū)域生長和分裂合并、分類器和聚類、基于隨機(jī)場的方法等。但由于醫(yī)學(xué)圖像的成像原理和組織本身的特性差異，而且圖像的形成受到諸如噪音、場偏移效應(yīng)、局部體效應(yīng)和組織運(yùn)動，組織和組織之間，組織和器官之間，器官和器官之間等等之間的影響，二維的區(qū)域分割已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的醫(yī)學(xué)應(yīng)用。因此，我們有必要針對醫(yī)學(xué)應(yīng)用這個(gè)領(lǐng)域，研究在三維模型下面的分割，一方面這種方法可以加快分割的速度，而且可以按照人們的主觀意思自愿的去分割想要的區(qū)域，不僅僅是分割單獨(dú)的病變區(qū)域，例如緊緊分割出腫瘤，而是任意根據(jù)自己的意愿隨意分割出自己所需要的區(qū)域，做到人工交互的形式。另外一方面，它可以分割出不僅是單獨(dú)的一個(gè)完整區(qū)域，例如單獨(dú)分割出腫瘤，表皮，骨頭等等，而是可以分割出一個(gè)空間區(qū)域，例如腫瘤的空間區(qū)域，其中不僅能看到腫瘤，還可以看到它旁邊的組織例如灰質(zhì)，白質(zhì)，這樣有利于整體的觀察和做出準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)分析。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明提供一種基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法。本發(fā)明不僅具有較快的圖像分割速度，而且可以根據(jù)操作者的意愿任意分割自己所需要的區(qū)域，從而具有人機(jī)交互功能；同時(shí)，本發(fā)明便于實(shí)時(shí)觀察病變組織(或器官)與周圍組織(或器官)的關(guān)系，有利于做出準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)分析及判斷。本發(fā)明詳細(xì)技術(shù)方案如下-基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法，如圖1所示，包括以下步驟步驟l:將二維MRI切片圖像序列轉(zhuǎn)換成三維長方體數(shù)據(jù)Volumel。首先對二維MRI切片圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，以減少噪聲對圖片的影響；然后將尺寸大小為ax6的二維MRI切片圖像序列按順序疊加形成一個(gè)尺寸大小為ax6xc三維MRI長方體數(shù)據(jù)Volumel，其中，"表示二維MR切片圖像的長度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，6表示二維MRI切片圖像的寬度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，c表示三維MRI長方體數(shù)據(jù)Volumel高度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，也就是二維MRI切片圖像序列的個(gè)數(shù)，即二維MRI切片圖像的張數(shù)。步驟2:旋轉(zhuǎn)三維長方體數(shù)據(jù)Volumel，得到最佳可視區(qū)域ROI。在直角坐標(biāo)系下，通過旋轉(zhuǎn)三維長方體數(shù)據(jù)Volumel，使得觀察者從屏幕上能夠看到自己最感興趣的三維長方體數(shù)據(jù)Volumel的數(shù)據(jù)面，即最佳可視區(qū)域ROI。所述三維長方體數(shù)據(jù)Volumel的旋轉(zhuǎn)矩陣是11=&&&，其中<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>&、^和《分別表示三維長方體數(shù)據(jù)Volumel圍繞x軸、y軸和z軸的旋轉(zhuǎn)角度。步驟3:對三維長方體數(shù)據(jù)Volumel進(jìn)行虛擬剖分。在三維長方體數(shù)據(jù)Volumel中，虛擬構(gòu)造一個(gè)空間尺寸小于三維長方體數(shù)據(jù)Volumel的規(guī)則幾何體Volume2，得到三維長方體數(shù)據(jù)Volumel分割出規(guī)則幾何體Volume2后的空間幾何體Volume3。步驟4:對空間幾何體Volume3進(jìn)行光線投射采樣。對屏幕上的每一個(gè)像素點(diǎn)，判斷從觀察者角度出發(fā)且經(jīng)過該項(xiàng)素點(diǎn)的投射光線是否經(jīng)過Volume2，如果經(jīng)過Volume2，則從投射光線穿過規(guī)則幾何體Volume2后的規(guī)則幾何體Volume2與三維長方體數(shù)據(jù)Volumel的交界處開始光線投射采樣；否則直接從投射光線進(jìn)入Volumel體數(shù)據(jù)的位置開始光線投射采樣。對屏幕上的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行光線投射采樣時(shí)，首先從采樣起始點(diǎn)開始沿投射光線連續(xù)采樣《(55《5100)個(gè)等距離的點(diǎn)，然后計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值q和透明度值a,.，1《/S《；計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值C,.時(shí)采用三線性插值方法；計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的透明度值a,.時(shí)，首先設(shè)置初始采樣點(diǎn)的透明度值a,，再按照統(tǒng)一的線性遞減關(guān)系確定其余采樣點(diǎn)的透明度值。步驟5:對空間幾何體Volume3進(jìn)行圖像重建。計(jì)算屏幕上每一個(gè)像素點(diǎn)的顏色值c和透明度值a，其中c-f;c,，"=當(dāng)屏幕上所有像素點(diǎn)的顏色值C和透明度值a均計(jì)算完之后，即在屏幕上能夠合成最佳可視區(qū)域ROI的空間幾何體Volume3的重建圖像。需要說明的是1、步驟4采用三線性插值方法計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值C,.時(shí)，如圖2所示，每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值q等于該采樣點(diǎn)所處三維長方體數(shù)據(jù)Volumel中單元立方體數(shù)據(jù)八個(gè)頂點(diǎn)的顏色值的平均值。2、步驟4中計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的透明度值a,.時(shí)，需要人為設(shè)定采樣起始點(diǎn)的透明度值和透明度沿投射光線線性遞減的梯度。例如采樣起始點(diǎn)透明度設(shè)為0.9，沿采樣光線每通過一個(gè)釆樣點(diǎn)，透明度下降一半。3、重復(fù)步驟2至步驟5，能夠得到觀察者感興趣的其他最佳可視區(qū)域的空間幾何體Volume3的重建圖像。本發(fā)明不同于普通的三維醫(yī)學(xué)圖像先剖分再重建圖像的剖分方式，而是把剖分與三維重建同時(shí)進(jìn)行，大大提高了運(yùn)算速度，具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性；并且可以通過旋轉(zhuǎn)，光照等方法，可以實(shí)時(shí)的觀察自己所需要的區(qū)域，發(fā)現(xiàn)組織之間的聯(lián)系，便于做出準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)分析及判斷。圖l是本發(fā)明流程示意圖。圖2是三線性插值進(jìn)行采樣示意圖。具體實(shí)施例方式首先在Matlab上進(jìn)行仿真得到所需要的仿真結(jié)果，然后用0++語言編寫體會制重建三維模型的代碼以及物理剖分代碼，再把模型做為源數(shù)據(jù)輸入到丫0++界面中的模型簡化程序中進(jìn)行處理。權(quán)利要求1、基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法，包括以下步驟步驟1將二維MRI切片圖像序列轉(zhuǎn)換成三維長方體數(shù)據(jù)Volume1；首先對二維MRI切片圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，以減少噪聲對圖片的影響；然后將尺寸大小為a×b的二維MRI切片圖像序列按順序疊加形成一個(gè)尺寸大小為a×b×c三維MRI長方體數(shù)據(jù)Volume1，其中，a表示二維MR切片圖像的長度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，b表示二維MRI切片圖像的寬度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，c表示三維MRI長方體數(shù)據(jù)Volume1高度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，也就是二維MRI切片圖像序列的個(gè)數(shù)，即二維MRI切片圖像的張數(shù)；步驟2旋轉(zhuǎn)三維長方體數(shù)據(jù)Volume1，得到最佳可視區(qū)域ROI；在直角坐標(biāo)系下，通過旋轉(zhuǎn)三維長方體數(shù)據(jù)Volume1，使得觀察者從屏幕上能夠看到自己最感興趣的三維長方體數(shù)據(jù)Volume1的數(shù)據(jù)面，即最佳可視區(qū)域ROI；所述三維長方體數(shù)據(jù)Volume1的旋轉(zhuǎn)矩陣是R＝RxRyRz，其中<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>R</mi><mi>x</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>x</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>-</mo><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>x</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>x</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>x</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>]]></math>id="icf0001"file="A2009100593510002C1.tif"wi="52"he="22"top="135"left="18"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths><mathsid="math0002"num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>R</mi><mi>y</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>y</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>y</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>y</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd></mtd><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>y</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>]]></math>id="icf0002"file="A2009100593510002C2.tif"wi="51"he="23"top="135"left="74"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths><mathsid="math0003"num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>R</mi><mi>z</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>z</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>-</mo><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>z</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>z</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>z</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>]]></math>id="icf0003"file="A2009100593510002C3.tif"wi="51"he="22"top="135"left="131"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>θx、θy和θz分別表示三維長方體數(shù)據(jù)Volume1圍繞x軸、y軸和z軸的旋轉(zhuǎn)角度；步驟3對三維長方體數(shù)據(jù)Volume1進(jìn)行虛擬剖分；在三維長方體數(shù)據(jù)Volume1中，虛擬構(gòu)造一個(gè)空間尺寸小于三維長方體數(shù)據(jù)Volume1的規(guī)則幾何體Volume2，得到三維長方體數(shù)據(jù)Volume1分割出規(guī)則幾何體Volume2后的空間幾何體Volume3；步驟4對空間幾何體Volume3進(jìn)行光線投射采樣；對屏幕上的每一個(gè)像素點(diǎn)，判斷從觀察者角度出發(fā)且經(jīng)過該項(xiàng)素點(diǎn)的投射光線是否經(jīng)過Volume2，如果經(jīng)過Volume2，則從投射光線穿過規(guī)則幾何體Volume2后的規(guī)則幾何體Volume2與三維長方體數(shù)據(jù)Volume1的交界處開始光線投射采樣；否則直接從投射光線進(jìn)入Volume1體數(shù)據(jù)的位置開始光線投射采樣；對屏幕上的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行光線投射采樣時(shí)，首先從采樣起始點(diǎn)開始沿投射光線連續(xù)采樣K個(gè)等距離的點(diǎn)，5≤K≤100，然后計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值Ci和透明度值αi，1≤i≤K；計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值Ci時(shí)采用三線性插值方法；計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的透明度值αi時(shí)，首先設(shè)置初始采樣點(diǎn)的透明度值α1，再按照統(tǒng)一的線性遞減關(guān)系確定其余采樣點(diǎn)的透明度值；步驟5對空間幾何體Volume3進(jìn)行圖像重建；計(jì)算屏幕上每一個(gè)像素點(diǎn)的顏色值C和透明度值α，其中<mathsid="math0004"num="0004"><math><![CDATA[<mrow><mi>C</mi><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>K</mi></munderover><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo></mrow>]]></math>id="icf0004"file="A2009100593510003C1.tif"wi="16"he="8"top="67"left="133"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths><mathsid="math0005"num="0005"><math><![CDATA[<mrow><mi>&alpha;</mi><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>K</mi></munderover><msub><mi>&alpha;</mi><mi>i</mi></msub><mo>;</mo></mrow>]]></math>id="icf0005"file="A2009100593510003C2.tif"wi="16"he="8"top="67"left="153"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>當(dāng)屏幕上所有像素點(diǎn)的顏色值C和透明度值α均計(jì)算完之后，即在屏幕上能夠合成最佳可視區(qū)域ROI的空間幾何體Volume3的重建圖像。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法，其特征在于，步驟4采用三線性插值方法計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值C,.時(shí)，每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色值C,等于該采樣點(diǎn)所處三維長方體數(shù)據(jù)Volumel中單元立方體數(shù)據(jù)八個(gè)頂點(diǎn)的顏色值的平均值。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法，其特征在于，重復(fù)步驟2至步驟5，能夠得到觀察者感興趣的其他最佳可視區(qū)域的空間幾何體Volume3的重建圖像。全文摘要基于光線投射體繪制的三維醫(yī)學(xué)圖像剖分方法，屬于圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及三維醫(yī)學(xué)圖像的物理剖分方法。首先將二維MRI切片圖像序列轉(zhuǎn)換成三維長方體數(shù)據(jù)Volume1，旋轉(zhuǎn)三維長方體數(shù)據(jù)Volume1得到最佳可視區(qū)域ROI；再采用空間尺寸小于Volume1的規(guī)則幾何體Volume2對Volume1進(jìn)行虛擬剖分，得到Volume1分割出Volume2后的空間幾何體Volume3；然后對空間幾何體Volume3進(jìn)行光線投射采樣；最后對空間幾何體Volume3進(jìn)行圖像重建。本發(fā)明不同于普通的三維醫(yī)學(xué)圖像先剖分再重建圖像的剖分方式，而是把剖分與三維重建同時(shí)進(jìn)行，大大提高了運(yùn)算速度，具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性；并且可以通過旋轉(zhuǎn)，光照等方法，可以實(shí)時(shí)的觀察自己所需要的區(qū)域，發(fā)現(xiàn)組織之間的聯(lián)系，便于做出準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)分析及判斷。文檔編號G06T15/00GK101577001SQ20091005935公開日2009年11月11日申請日期2009年5月20日優(yōu)先權(quán)日2009年5月20日發(fā)明者政甄,梅解申請人:電子科技大學(xué)